3.3.5.补充2:Token Filters（词语过滤器）

Pattern Capture Token Filter(模式匹配词元过滤器)

简述

pattern_capture词元过滤器与pattern 分词器不同，为正则表达式中的每个捕获组发出一个token。

模式不会锚定到字符串的开始和结尾，每个模式可以匹配多次，并且允许重复匹配。

小心病态正则表达式 模式捕获令牌过滤器使用

Java正则表达式。 一个严重的正则表达式可能会运行得非常慢，甚至会抛出一个StackOverflowError，并导致其运行的节点突然退出。 阅读更多关于病态正则表达式和如何避免它们。

示例-1

举例如下：

正则：

"(([a-z]+)(\d*))"

待匹配文字：

"abc123def456"

匹配结果：

[ abc123, abc, 123, def456, def, 456 ]

如果preserve_original设置为true （默认值），那么它也会发出原始令牌： abc123def456 。

这对于索引文本（如驼峰式代码）特别有用，例如stripHTML ，用户可以在其中搜索"strip html"或"striphtml" ：

PUT test
{
   "settings" : {
      "analysis" : {
         "filter" : {
            "code" : {
               "type" : "pattern_capture",
               "preserve_original" : true,
               "patterns" : [
                  "(\\p{Ll}+|\\p{Lu}\\p{Ll}+|\\p{Lu}+)",
                  "(\\d+)"
               ]
            }
         },
         "analyzer" : {
            "code" : {
               "tokenizer" : "pattern",
               "filter" : [ "code", "lowercase" ]
            }
         }
      }
   }
}

当处理如下文本内容时：

import static org.apache.commons.lang.StringEscapeUtils.escapeHtml

结果如下：

[ import, static, org, apache, commons, lang, stringescapeutils, string, escape, utils, escapehtml, escape, html ]

示例-2

别一个例子就是分析邮箱时，如下所示：

PUT test
{
   "settings" : {
      "analysis" : {
         "filter" : {
            "email" : {
               "type" : "pattern_capture",
               "preserve_original" : true,
               "patterns" : [
                  "([^@]+)",
                  "(\\p{L}+)",
                  "(\\d+)",
                  "@(.+)"
               ]
            }
         },
         "analyzer" : {
            "email" : {
               "tokenizer" : "uax_url_email",
               "filter" : [ "email", "lowercase",  "unique" ]
            }
         }
      }
   }
}

当邮箱格式如下时：

john-smith_123@foo-bar.com

最终处理结果将为：

john-smith_123@foo-bar.com, john-smith_123,
john, smith, 123, foo-bar.com, foo, bar, com

需要多种模式以允许重复捕获，但也意味着模式不复杂和易于理解。

注意：所有token都以相同的位置处理，并且具有相同的字符偏移量，因此当与突出显示相结合时，整个原始token将被突出显示，而不仅仅是匹配的子集。

例如，查询上述电子邮件地址"smith",将会突出显示整个原始token：

<em>john-smith_123@foo-bar.com</em>

而非仅高亮smith:

john-<em>smith</em>_123@foo-bar.com

Pattern Replace Token Filter（模式替换词元过滤器）

简述

pattern_replace过滤器可以容易地处理基于正则表达式的字符串替换。使用pattern参数定义正则表达式，并且可以使用replacement参数（支持引用原始文本，如下所述）提供要替换字符串。

小心病态正则表达式 模式捕获令牌过滤器使用

Java正则表达式。 一个严重的正则表达式可能会运行得非常慢，甚至会抛出一个StackOverflowError，并导致其运行的节点突然退出。 阅读更多关于病态正则表达式和如何避免它们。

Trim Token Filter(Trim词元过滤器)

简述

trim过滤器将会trim掉token周围的空格。

Limit Token Count Token Filter(限制词元数量过滤器)

简述

限制每个文档和字段索引的token数。

参数

设置

描述

max_token_count

每个文档和字段应该索引的token的最大数量。默认值为1

consume_all_tokens

如果设置为true,尽管已经超过max_token_count设定的值，也会最大限度的处理所有的token。默认为false。

示例

如下所示：

index :
    analysis :
        analyzer :
            myAnalyzer :
                type : custom
                tokenizer : standard
                filter : [lowercase, five_token_limit]
        filter :
            five_token_limit :
                type : limit

Hunspell Token Filter(Hunspell 词元过滤器)

简述

Hunspell过滤器是Hunspell的基础。Hunspell字典将从文件系统上的专用hunspell目录（ <path.conf>/hunspell ）中<path.conf>/hunspell 。预期每个字典都有自己的目录，以其关联的语言环境（语言）命名。这个字典目录预计会保存一个*.aff和一个或多个*.dic文件（所有这些文件将自动被读取）。例如，假设使用默认的hunspell位置，以下目录布局将定义en_US字典：

- conf
    |-- hunspell
    |    |-- en_US
    |    |    |-- en_US.dic
    |    |    |-- en_US.aff

参数

每个字典都可以进行一个设置：

ignore_case  
    如果为true，字典匹配将不区分大小写（默认为false ）

这个设置可以在elasticsearch.yml使用全局elasticsearch.yml

  • indices.analysis.hunspell.dictionary.ignore_case

或指定特定字典：

  • indices.analysis.hunspell.dictionary.en_US.ignore_case

还可以在保存这些设置的settings.yml目录下添加settings.yml文件（这将覆盖在elasticsearch.yml定义的任何其他设置）。

可以通过配置分析设置来使用hunspell过滤器：

{
    "analysis" : {
        "analyzer" : {
            "en" : {
                "tokenizer" : "standard",
                "filter" : [ "lowercase", "en_US" ]
            }
        },
        "filter" : {
            "en_US" : {
                "type" : "hunspell",
                "locale" : "en_US",
                "dedup" : true
            }
        }
    }
}

hunspell过滤器接受四个选项：

locale
    此过滤器的区域设置。 如果这没有设置，则使用lang或者language来代替它们，因此必须设置其中一个。

dictionary
    字典的名称 您的hunspell字典的路径应通过indices.analysis.hunspell.dictionary.location 。

dedup
    如果需要返回单条结果，则需要将其设置为true 。 默认为true 。

longest_only
    如果只返回最长的结果，请将其设置为true 。 默认为false ：返回所有可能的结果。

与（基于算法的） snowball stemmers（雪球词干分析器）相反，这是基于词典查找的，因此词干的质量由词典的质量决定。

加载字典

默认情况下，当节点启动时，将为该字典检查默认的Hunspell目录（ config/hunspell/ ），并自动加载任何字典。

通过在配置文件indices.analysis.hunspell.dictionary.lazy设置为true ，可以将字典加载实际使用。

参考

Hunspell是一个拼写检查器和形态分析器，专为具有丰富形态和复杂的字复合和字符编码的语言而设计。

  1. 维基百科， http://en.wikipedia.org/wiki/Hunspell

  2. 源代码， http://hunspell.sourceforge.net/

  3. 开放办公室Hunspell字典， http://wiki.openoffice.org/wiki/Dictionaries

  4. Mozilla Hunspell字典， https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/language-tools/

  5. Chromium Hunspell字典， http://src.chromium.org/viewvc/chrome/trunk/deps/third_party/hunspell_dictionaries/

Common Grams Token Filter(近义词词元过滤器)

简述

此过滤器，用于为经常出现的术语生成二进制码。单项仍被索引。当我们不想完全忽略常用术语时，它可以用作“ 停止令牌过滤器”的替代方法。如"the quick brown is a fox",将被过滤成 "the", "the_quick", "quick", "brown", "brown_is", "is_a", "a_fox", "fox"。假设“the”，“is”和“a”是常用词。

当启用query_mode时，过滤器将删除常用单词和单个术语，后跟通用单词。应在搜索分析器中启用此参数。如，"the quick brown is a fox" 将被过滤成 "the_quick", "quick", "brown_is", "is_a", "a_fox", "fox"。

参数

以下是常用设置：

设置

描述

common_words

要使用的常用词列表。

common_words_path

路径（相对于config位置，或绝对）到常用单词列表。每个单词应该在自己的“行”（用换行符分隔）。该文件必须是UTF-8编码。

ignore_case

如果为真，通用单词匹配将不区分大小写（默认为false ）。

query_mode

生成二进制，然后删除常用单词和单个术语，后跟一个通用单词（默认为false ）。

注意， common_words或common_words_path字段是必需的。

示例

如下所示：

index :
    analysis :
        analyzer :
            index_grams :
                tokenizer : whitespace
                filter : [common_grams]
            search_grams :
                tokenizer : whitespace
                filter : [common_grams_query]
        filter :
            common_grams :
                type : common_grams
                common_words: [a, an, the]
            common_grams_query :
                type : common_grams
                query_mode: true
                common_words: [a, an, the]

Normalization Token Filter（标准化词元过滤器）

简述

有几个词元过滤器可用于尝试规范某种语言的特殊字符。

阿拉伯

arabic_normalization

德语

german_normalization

印地语

hindi_normalization

印度

indic_normalization

库尔德语（Sorani）

sorani_normalization

波斯语

persian_normalization

斯堪的纳维亚文

scandinavian_normalization, scandinavian_folding

塞尔维亚

not-released-yet[serbian_normalization],

CJK Width Token Filter（CJK宽度过滤器）

简述

cjk_width令牌过滤器归一化CJK宽度差异：

  • 将全宽ASCII变体折叠成等效的基本拉丁语

  • 将片假片变体的半角折叠成相当的假名

该令牌过滤器可以被视为NFKC / NFKD Unicode归一化的子集。有关完整的规范化支持，请参阅analysis-icu插件。

CJK Bigram Token Filter（CJK Bigram词元过滤器）

简述

cjk_bigram过滤器形成了由standard tokenizer或icu_tokenizer生成的CJK术语中的icu_tokenizer（见analysis-icu插件 ）。

默认情况下，当一个CJK字符没有相邻字符形成一个二进制格式时，它以单格形式输出。如果您总是输出unigrams和bigrams，请将output_unigrams标志设置为true 。这可以用于组合的unigram +二进制格式。

在han ， hiragana ， katakana和hangul中为字符生成Bigram，但对于具有ignored_scripts参数的特定脚本，可以禁用bigrams。所有非CJK输入都通过未修改。

示例

{
    "index" : {
        "analysis" : {
            "analyzer" : {
                "han_bigrams" : {
                    "tokenizer" : "standard",
                    "filter" : ["han_bigrams_filter"]
                }
            },
            "filter" : {
                "han_bigrams_filter" : {
                    "type" : "cjk_bigram",
                    "ignored_scripts": [
                        "hiragana",
                        "katakana",
                        "hangul"
                    ],
                    "output_unigrams" : true
                }
            }
        }
    }
}

Delimited Payload Token Filter（Delimited Payload词元分析器）

简述

名称命为delimited_payload_filter 。每当发现分隔符时，将标记分成标记和有效载荷。

示例

默认情况下，“1 quick | 2 fox | 3”被分为具有有效负载1和3令牌， quick和fox 。

参数

delimiter: 用于分割令牌的字符。 默认值为| 。

encoding: 有效载荷的类型。 int为整数， float为浮点数和字符的identity 。 默认为float 。

Keep Words Token Filter(保留字过滤器)

简述

当词元过滤器中的type为keep时，表示只保留具有预定义单词集中的文本的token。可以在设置中定义一组单词，或者从包含每行一个单词的文本文件加载。

参数

keep_words

要保留的单词列表

keep_words_path

一个文字文件的路径

keep_words_case

一个布尔值，表示是否小写单词（默认为false ）

示例

PUT /keep_words_example
{
    "settings" : {
        "analysis" : {
            "analyzer" : {
                "example_1" : {
                    "tokenizer" : "standard",
                    "filter" : ["standard", "lowercase", "words_till_three"]
                },
                "example_2" : {
                    "tokenizer" : "standard",
                    "filter" : ["standard", "lowercase", "words_in_file"]
                }
            },
            "filter" : {
                "words_till_three" : {
                    "type" : "keep",
                    "keep_words" : [ "one", "two", "three"]
                },
                "words_in_file" : {
                    "type" : "keep",
                    "keep_words_path" : "analysis/example_word_list.txt"
                }
            }
        }
    }
}

Keep Types Token Filter（保留指定类型过滤器）

简述

当type为keep_types时，过滤器将只保留包含在预定义集合中的token。

参数

types

要保留的类型列表

示例

你可以这样设置：

PUT /keep_types_example
{
    "settings" : {
        "analysis" : {
            "analyzer" : {
                "my_analyzer" : {
                    "tokenizer" : "standard",
                    "filter" : ["standard", "lowercase", "extract_numbers"]
                }
            },
            "filter" : {
                "extract_numbers" : {
                    "type" : "keep_types",
                    "types" : [ "<NUM>" ]
                }
            }
        }
    }
}

并用下述文本进行测试：

POST /keep_types_example/_analyze
{
  "analyzer" : "my_analyzer",
  "text" : "this is just 1 a test"
}

返回结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "1",
      "start_offset": 13,
      "end_offset": 14,
      "type": "<NUM>",
      "position": 3
    }
  ]
}

注意输出中只有<NUM> token（只有数字1,其他文本都被忽略了。

Classic Token Filter(经典过滤器)

简述

classic过滤器对由classic tokenizer生成的词元做可选的后处理。

这个过滤器从单词的结尾处删除了英文所有权，并且它从首字母缩略词中删除了点。

Apostrophe Token Filter(撇号/单引号过滤器)

简述

apostrophe过滤器将过滤撇号后的所有字符，包括撇号本身。

Decimal Digit Token Filter(十进制数字过滤器)

简述

decimal_digit过滤器将unicode数字转化为0-9。

Fingerprint Token Filter(指纹过滤器)

简述

fingerprint过滤器发出单个token，该token对于指纹身份的文本和/或提供可以被聚类的token是有用的。它通过排序token，重复数据删除，然后将它们连接回单个token来实现。

示例

如文本：["the", "quick", "quick", "brown", "fox", "was", "very", "brown"]，将会被转化为单个token： "brown fox quick the very was"，注意token是按字母顺序排列的，并且只有一个"quick" 。

参数

设置

描述

separator

默认为空格。

max_output_size

默认为255 。

最大token大小

因为一个字段可能有许多独特的token，所以重要的是设置一个阈值，使得字段不会变得太大。max_output_size设置控制此行为。如果连接的指纹增长大于max_output_size ，则过滤器将退出并且不会发出token（例如，该字段将为空）。

Minhash Token Filter(Minhash过滤器)

简述

min_hash 过滤器将token流中每个token一一哈希，并将生成的哈希值分成buckets，以保持每bucket最低值的散列值。然后将这些哈希值作为token(词元)返回。

参数

设置

描述

hash_count

散列token流的散列数。默认为1 。

bucket_count

将minhash分成的bucket数。默认为512 。

hash_set_size

每bucket要保留的最小数量。默认为1 。

with_rotation

是否将空bucket中的第一个非空bucket的值填充到其循环右边。仅当hash_set_size等于1时才生效。如果bucket_count大于1，则默认为true ，否则为false 。

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